Inteligência artificial: cada vez mais perto de entender emoções
Luiz Riscado, Diretor Comercial
Atualmente, existem dispositivos eletrônicos equipados com inteligência artificial que conseguem reconhecer vozes e agir de acordo com as ordens que recebem. Sistemas como Siri ou Alexa se tornaram indispensáveis para o dia-a-dia de muitas pessoas.
A inteligência artificial é um avanço tecnológico que continua a crescer e está se mostrando como uma metodologia ideal para agilizar todos os tipos de processos, como ajudando a coletar e reconhecer dados, além de prever o comportamento do consumidor e até se tornando uma solução voltada para necessidades imediatas. É por isso que ela se baseia em processos analíticos.
No entanto, as pesquisas em IA apontam para um cenário em que ela não apenas chega ao reconhecimento da voz, mas também às emoções, por meio do aprendizado de diferentes tipos de tonalidades. A tecnologia também aponta para sistemas que conseguem reconhecer gestos e as emoções que eles representam. Dessa forma, os dados lançados pelo usuário são carregados com informações emocionais, dependendo do contexto e da situação de quem interage com um dispositivo equipado com inteligência artificial.
Como funciona o machine learning?
O aprendizado de máquina (em inglês, machine learning) está na base dos processos da inteligência artificial. Descubra o que é, como funciona e qual a importância dessa tecnologia.
Tudo isso é possível com a aprendizagem automática da inteligência artificial, que também oferece alternativas de renovação como o uso dos mesmos dispositivos. Esses sistemas podem se tornar uma metodologia útil para prever comportamentos de consumo, otimizar recomendações de compra e até mesmo ajudar entidades governamentais na detecção de fraudes.
No setor de varejo, essa tecnologia é ideal para os processos de negócios, pois, uma vez que o estudo dos gestos ou padrões de fala avancem, será possível não só entender as reações que levam à compra de um produto, mas também prever tendências de consumo. Os dados tornam-se essenciais na criação de uma estratégia que proporcione melhorias aos negócios.
Imagine uma loja de roupas que tenha um sistema capaz de ler emoções no momento em que um cliente vai provar um terno, por exemplo. Ou então, nos chamados direcionados ao SAC, a inteligência artificial reconhece o que mais incomoda os clientes em relação a um produto ou serviço. E quando o cliente chega em casa, de posse de um sistema interativo de Internet das Coisas, este prepara uma bebida de acordo com seu estado de espírito naquele momento.
A IA de hoje é promissora, pois permite automatizar tarefas rotineiras, tornando os seres humanos mais eficientes. Mas precisamos garantir que ninguém se deixe levar pelo exagero e avaliar alguns pontos importantes. Kleber Wedemann Diretor de Marketing para América Latina e Caribe SAS
Estamos prestes a ingressar em uma era de comércio preditivo, por meio do qual será obrigatório o desenvolvimento de estratégias que façam uso dos dados para satisfazer o cliente. Setores como o de finanças, bancário, moda, varejo e e-commerce farão uso da inteligência artificial para aumentar seus lucros a partir do entendimento do comportamento humano e da integração dos dados.
Nada disso representa uma ameaça ao fator humano presente nos processos de vendas. A inteligência artificial pode ser classificada como a maior invenção da humanidade, como disse uma vez o falecido cientista Stephen Hawking, mas muitos - incluindo ele próprio - passaram a acreditar que a má gestão dessa tecnologia pode representar um perigo para a própria humanidade. Por isso, é necessário que ela nunca deixe de depender dos seres humanos. São eles que detêm conhecimentos sobre sistemas sólidos de segurança, que garantem às pessoas e às empresas a proteção de seus dados e dos insights analíticos extraídos a partir deles.
Leia também
- Know your blind spots in tax fraud preventionTax agencies sometimes miss fraud that's happening right under their noses – despite robust external fraud prevention efforts. Find out where traditional tax fraud prevention and detection efforts fall short, and how analytics can change that.
- Online payment fraud stops hereBillions of dollars each year are lost to online payment fraud through channels that provide convenient – yet vulnerable – ways to shop and bank. See how to fight back and win with advanced analytics.
- IFRS 17 and Solvency II: Insurance regulation meets insurance accounting standardsIFRS and Solvency II encourage comparability and transparency from a regulatory and accounting perspective for insurers, but there are important differences.